JP2008293315A - データ解析プログラム、データ解析装置、構造体の設計プログラム、および構造体の設計装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】データセットを、一方のデータ群に基づいてクラスタリングして複数のクラスタに分類し、各データ組それぞれに対し、分類されたクラスタに応じた識別データを付与するステップと、データセットを、他方のデータ群を構成する値の組み合わせに応じ一段階以上分類してクラスタに対応した複数の部分データセットに区分するために満たすべき、他方のデータ群を構成する値それぞれの数値条件を探索するステップと、をコンピュータに実行させる。数値条件を探索するステップでは、分類の各段階において、分類後データセットにおける識別データの不均一さを、分類前データセットにおける識別データの不均一さよりも小さくするために必要な、他方のデータ群を構成する値それぞれの数値条件を求める。
【選択図】図1
Description
12 入力部
13 メモリ
14 コンピュータ
15 CPU
16 出力部
20 パレート解探索手段
22 条件設定変更部
24 モデル生成部
25 シミュレーション演算部
26 目的値算出部
28 パレート最適解探索制御部
30 設計条件探索手段
32 クラスタリング処理部
34 識別データ付与部
36 設計パラメータ数値条件探索部
42 データセット分類部
44 エントロピー導出部
46 数値条件探索制御部
52 タイヤモデル
54 ホイールモデル
56 タイヤ回転軸モデル
62 路面モデル
Claims (13)
- コンピュータに、複数の値の集合である第1のデータ群と、複数の関数それぞれと前記第1のデータ群とを用いて求められる値の集合である第2のデータ群と、の組み合わせからなるデータ組が複数集合したデータセットを解析させ、前記データセットを構成する各データ組のうち、前記第1のデータ群または前記第2のデータ群のいずれか一方のデータ群が所望の条件を満たすデータ組において、他方のデータ群を構成する各値が満たしている数値条件を探索させるためのプログラムであって、
コンピュータに実行させるステップとして、
前記データセットを、前記一方のデータ群に基づいてクラスタリングして複数のクラスタに分類し、各データ組それぞれに対し、分類されたクラスタに応じた識別データを付与するステップと、
前記データセットを、前記他方のデータ群を構成する前記値の組み合わせに応じ一段階以上分類して前記クラスタに対応した複数の部分データセットに区分するために満たすべき、前記他方のデータ群を構成する前記値それぞれの数値条件を探索するステップと、を有し、
前記数値条件を探索するステップでは、分類の各段階において、分類後データセットにおける前記識別データの不均一さを、分類前データセットにおける前記識別データの不均一さよりも小さくするために必要な、前記他方のデータ群を構成する前記値それぞれの数値条件を求めることを特徴とするデータ解析プログラム。 - 前記数値条件を探索するステップは、分類の各段階について求めた、前記他方のデータ群を構成する前記値それぞれの数値条件を統合して、前記クラスタに対応した複数の部分データセットに区分するために満たすべき、各部分データセットそれぞれに対応する、前記他方のデータ群を構成する前記値それぞれの数値条件を求め、
コンピュータに実行させるステップとして、さらに、各部分データセットに対応する前記クラスタの識別データと、前記他方のデータ群を構成する前記値それぞれの前記数値条件と、を対応づけてディスプレイに表示させるステップを有することを特徴とする請求項1記載のデータ解析プログラム。 - 前記数値条件を探索するステップは、前記他方のデータ群を構成する前記値それぞれの前記数値条件を、決定木の手法を用いて探索させることを特徴とする請求項1または2記載のデータ解析プログラム。
- 前記一方のデータ群は、前記関数の値の集合である第2のデータ群であり、前記他方のデータ群は、前記第1のデータ群であることを特徴とする請求項1〜3のいずれかに記載のデータ解析プログラム。
- 前記第2のデータ群は、複数の前記関数間のトレードオフを示す前記関数の値の集合である、パレート最適解であることを特徴とする請求項4記載のデータ解析プログラム。
- 前記付与するステップでは、自己組織化マップ手法を用いてクラスタリングして、複数のクラスタに分類することを特徴とする請求項1〜5のいずれかに記載のデータ解析プログラム。
- 複数の値の集合である第1のデータ群と、複数の関数それぞれと前記第1のデータ群とを用いて求められる値の集合である第2のデータ群と、の組み合わせからなるデータ組が複数集合したデータセットを解析し、前記データセットを構成する各データ組のうち、前記第1のデータ群または前記第2のデータ群のいずれか一方のデータ群が所望の条件を満たすデータ組において、他方のデータ群を構成する各値が満たしている数値条件を探索するための装置であって、
前記データセットを、前記一方のデータ群に基づいてクラスタリングして複数のクラスタに分類し、各データ組それぞれに対し、分類されたクラスタに応じた識別データを付与する手段と、
前記データセットを、前記他方のデータ群を構成する前記値の組み合わせに応じ一段階以上分類して前記クラスタに対応した複数の部分データセットに区分するために満たすべき、前記他方のデータ群を構成する前記値それぞれの数値条件を探索する手段と、を有し、
前記数値条件を探索する手段では、分類の各段階において、分類後データセットにおける前記識別データの不均一さを、分類前データセットにおける前記識別データの不均一さよりも小さくするために必要な、前記他方のデータ群を構成する前記値それぞれの数値条件を求めることを特徴とするデータ解析装置。 - 所望の特性を有する構造体が満たす、前記構造体の設計パラメータの値それぞれの数値条件を探索するためのプログラムであって、
コンピュータに実行させるステップとして、
構造体における変更すべき設計パラメータを複数設定するとともに、前記設計パラメータの値の許容範囲を少なくとも設定するステップと、
この設計パラメータを変数として前記構造体を再現する構造体モデルを生成するモデル生成ステップと、
前記設計パラメータの値を与えて生成された前記構造体モデルを用いてシミュレーションを実施し、前記特性を表す複数の目的関数それぞれの値を導出するステップと、
前記設計パラメータの値を前記許容範囲内で繰り返し変更して設定し前記モデル生成ステップを実施し、変更の度に前記変更によって生成される構造体モデルについて前記導出するステップを繰り返させ、前記設計パラメータの値の集合である第1のデータ群と、前記目的関数の値の集合である第2のデータ群と、の組み合わせからなるデータ組が複数集合したデータセットを生成するステップと、
前記データセットを、前記第2のデータ群を構成する前記目的関数の値に基づいてクラスタリングして複数のクラスタに分類し、各データ組それぞれに対し、分類されたクラスタに応じた識別データを付与するステップと、
前記データセットを、前記第1のデータ群を構成する前記設計パラメータの値の組み合わせに応じ一段階以上分類して前記クラスタに対応した複数の部分データセットに区分するために満たすべき、前記設計パラメータの値それぞれの数値条件を探索するステップと、を有し、
前記数値条件を探索するステップでは、分類の各段階において、分類後データセットにおける前記識別データの不均一さを、分類前データセットにおける前記識別データの不均一さよりも小さくするために必要な、前記設計パラメータの値それぞれの数値条件を求めることを特徴とする構造体の設計プログラム。 - 前記数値条件を探索するステップは、分類の各段階について求めた、前記第1のデータ群を構成する前記設計パラメータの値それぞれの数値条件を統合して、前記クラスタに対応した複数の部分データセットに区分するために満たすべき、各部分データセットそれぞれに対応する、前記設計パラメータの値それぞれの数値条件を求め、
さらに、各部分データセットに対応する前記クラスタの識別データと、前記第1のデータ群を構成する前記設計パラメータの値それぞれの前記数値条件と、を対応づけてディスプレイに表示させるステップを、コンピュータに実行させることを特徴とする請求項8記載の構造体の設計プログラム。 - 前記データセットを生成するステップでは、前記設計パラメータの値を前記許容範囲内で繰り返し変更して設定し前記モデル生成ステップを実施し、変更の度にこの変更によって生成される構造体モデルについて前記導出するステップを繰り返させた後、
前記データセットを構成する前記第2のデータ群として、複数の前記目的関数間のトレードオフを示す前記関数の解の集合であるパレート最適解を複数抽出するとともに、前記第1のデータ群として前記パレート最適解を与える前記設計パラメータの値を複数抽出することを特徴とする請求項8または9記載の構造体の設計プログラム。 - 前記付与するステップでは、自己組織化マップ手法を用いてクラスタリングして、複数のクラスタに分類することを特徴とする請求項8〜10のいずれかに記載の構造体の設計プログラム。
- 前記構造体はタイヤであることを特徴とする請求項8〜11のいずれかに記載の構造体の設計プログラム。
- 所望の特性を有する構造体の設計案を探索する装置であって、
構造体における変更すべき設計パラメータを複数設定するとともに、前記設計パラメータの値の許容範囲を少なくとも設定する手段と、
この設計パラメータを変数として前記構造体を再現する構造体モデルを生成する手段と、
前記設計パラメータの値を与えて生成された前記構造体モデルを用いてシミュレーションを実施し、前記特性を表す複数の目的関数それぞれの値を導出する手段と、
前記設計パラメータの値を前記許容範囲内で繰り返し変更して設定して前記モデル生成ステップを実施し、変更の度にこの変更によって生成される構造体モデルについて前記導出するステップを繰り返させ、前記設計パラメータの値の集合である第1のデータ群と、前記目的関数の値の集合である第2のデータ群と、の組み合わせからなるデータ組が複数集合したデータセットを生成する手段と、
前記データセットを、前記第2のデータ群を構成する前記目的関数の値に基づいてクラスタリングして複数のクラスタに分類し、各データ組それぞれに対し、分類されたクラスタに応じた識別データを付与する手段と、
前記データセットを、前記第1のデータ群を構成する前記設計パラメータの値の組み合わせに応じ一段階以上分類して前記クラスタに対応した複数の部分データセットに区分するために満たすべき、前記前記設計パラメータの値それぞれの数値条件を探索する手段と、を有し、
前記数値条件を探索する手段では、分類の各段階において、分類後データセットにおける前記識別データの不均一さを、分類前データセットにおける前記識別データの不均一さよりも小さくするために必要な、前記設計パラメータの値それぞれの数値条件を求めることを特徴とする構造体の設計装置。
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